こんにちは、かじつとむです。
前回の記事でAIと機械学習の違いや関係性について解説しました。
今回は機械学習の勉強したい入門者に向けて、どのような種類があるのかについて解説します。
特に機械学習の学習方式で区分けについて徹底解説します。
この記事を読むことで以下のことがわかります。
- 機械学習の種類について理解できる
- どのような状況でどの機械学習を使えば良いかわかる
それではいってみましょう！
機械学習の種類とは：結論
学習方式別の機械学習の種類は、教師あり学習・教師なし学習・強化学習の3つです。
それぞれの学習について解説します。
機械学習の種類 その1：教師あり学習
教師あり学習とは、正解がわかった状態で学習する方式の機械学習です。
代表的なものは分類や回帰です。
教師あり学習では、モデルを作成する学習フェーズと実際に値を出力する予測フェーズの2つのフェーズがあります。
学習フェーズでは、入力データとそれに対応する正解データ（教師データ）を使ってモデルを作成します。
予測フェーズでは、未知の入力データから結果を予測します。
このとき、適切な予測結果であることが求められます。
教師あり学習のポイントは、学習フェーズで正解データを与えていることです。
正解データは得たい結果に応じて人間が考える必要があります。
正解データの作成は手間がかかりますが、教師あり学習にとって最も重要な要素となります。
機械学習の種類 その2：教師なし学習
教師なし学習は正解データがない状態で学習する方式の機械学習です。
代表的なものはクラスタリングや次元削減です。
教師なし学習では、教師あり学習と違い学習フェーズや予測フェーズといった段階はありません。
すなわち、データをモデルに与えると各グループに分けるといった出力が直接得られます。
教師なし学習のポイントは、得られる出力の意味を考えることです。
教師なし学習では、グループ分けのような出力が得られますがその意味を答えてくれるわけではありません。
出力した結果をよく観察して各グループがどういった意味があるのか、共通点があるのかを調べる必要があります。
機械学習の種類 その3：強化学習
強化学習は、明確なデータを元にした学習ではありません。
強化学習は以下の手順を繰り返すことで学習していく方式の機械学習です。
- 与えられた環境から、モデルの行動の結果を得る
- 得られた結果に価値がある場合、モデルを更新する
- 再度モデルが行動し、与えられた環境の結果を得る
この方式はお掃除ロボットや囲碁や将棋のソフトに使われます。
たとえばお掃除ロボットの場合、以下のように強化学習を行います。
- 掃除ロボットが掃除を行う
- このときゴミの量や部屋の間取りを学習していく
- 学習した結果、最適な動作で掃除を行う
このように強化学習は活用されています。
【入門者向け】機械学習の種類とは：まとめ
いかがでしたでしょうか？以下まとめです。
- 機械学習の種類は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つがある
- 教師あり学習では、入力データと正解データを使ってモデルを作成し、未知の入力に対する予測を行う
- 教師なし学習は、入力データのみでいきなりグループ分けのような出力を得ることができる。ただし出力の意味を自分で考える必要がある。
- 強化学習は、モデル自らが行動し、その結果や価値から再度モデルを更新し最適なモデルを作成する方法である。
みなさんも、ぜひ機械学習について興味を持っていただけたら幸いです。
機械学習についてもっと勉強したい方へ
機械学習について勉強したい方向けにおすすめなのが「Pythonで儲かるAIをつくる」という本です。
この本では、AIや機械学習の違いやできること・できないことなどの基本的な内容を理解することができます。
また、実際に機械学習モデルの開発手順やそのポイントについても1つ1つ丁寧に解説もしています。
後半では、機械学習の各モデルについてPythonを使った実装についても学ぶことができます。
具体的には分類や回帰といった基本的なモデルから、時系列分析・アソシエーション分析・クラスタリング・次元圧縮など一通りのモデルを手を動かしながら実装していきます。
もしPythonがわからなくても、巻末に機械学習に使用する範囲内に限定してPythonの学習も可能です。
AIや機械学習の概要について勉強したい方やPythonで機械学習を勉強してみたいと思った方にはぜひおすすめの1冊となります。
みなさんもぜひ機械学習の勉強にチャレンジしてみてくださいね！
最後までこの記事を読んでいただきありがとうございました！
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